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申请/专利权人：南京康尼机电股份有限公司
摘要：本发明提供一种轨道交通机电设备无监督诊断方法及系统，诊断方法包括：采集轨道交通机电设备运行数据，构成原始运行数据集；提取该数据集的时域、频域、时频域特征，构成原始特征集，对原始特征集各特征进行评分，利用帕累托原则选择特征，组成过滤特征集；将过滤特征集作为训练集，循环训练得到训练集模型；获得训练集模型聚类结果，训练得到聚类数范围内所有诊断模型，比较各诊断模型与训练集模型的聚类结果，得到最优诊断模型，输出聚类结果，对各聚类簇样本进行分类标记，对训练集进行更新，用于下一轮模型训练。本发明可自动完成信号预处理、特征选择、异常样本剔除、无监督模型构建、关键部件异常状态识别的端到端无监督故障诊断流程。
主权项：1.一种轨道交通机电设备无监督诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）采集轨道交通机电设备的运行数据，构成原始运行数据集；（2）提取原始运行数据集的时域、频域、时频域特征，构成原始特征集，对原始特征集各特征进行评分，根据评分结果，利用帕累托原则选择特征，组成过滤特征集；（3）提供软聚类算法模型，给定聚类数范围，将过滤特征集作为训练集，循环训练软聚类算法模型直至收敛，得到无监督聚类算法模型的初始参数，重复本步骤，得到聚类数范围内的所有训练集无监督聚类算法模型；（4）从训练集无监督聚类算法模型中任选一个，获得该模型的训练集聚类结果，再将待测数据与训练集数据合并后作为软聚类算法模型的输入，训练得到聚类数范围内的所有诊断模型，并依次比较各诊断模型与该训练集无监督聚类算法模型的聚类结果，给出一致性评分，得到与训练集无监督聚类算法模型间一致性评分最优的诊断模型，若该诊断模型对应的一致性评分满足设定值，则输出对应的待测数据的聚类结果，若不满足设定值，则任选另一个未使用的训练集无监督聚类算法模型重复本步骤，直到得到满足设定值的诊断模型，输出该诊断模型的待测数据聚类结果；（5）根据诊断模型输出的待测数据聚类结果，对各聚类簇样本进行分类标记，对不符合设定值的聚类簇样本发出告警，根据分类标记的结果对训练集进行更新，用于下一轮的诊断模型训练。
全文数据：
权利要求：
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